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基于scikit-learn实现对新浪新闻的文本分类,数据集为100w篇文档,总计10类,测试集与训练集1:1划分。分类算法采用SVM和Bayes,其中Bayes作为baseline。
☆106Updated 6 years ago
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- 基于word2vec使用wiki中文语料库实现词向量训练模型☆60Updated 6 years ago
- 本项目的数据来自“互联网新闻情感分析”赛题。基于Transformer2.0库中的中文Bert模型,对新闻语料进行三分类。☆114Updated 5 years ago
- “互联网新闻情感分析”赛题,是CCF大数据与计算智能大赛赛题之一。对新闻情绪进行分类,0代表正面情绪、1代表中性情绪、2代表负面情绪。☆147Updated 5 years ago
- 该库是一个项目集,包括文本分类、多标签分类、细粒度情感分析、命名实体识别,以及部分数据集等☆202Updated 6 years ago
- 中文文本预处理,Word2Vec训练计算文本相似度。☆45Updated 6 years ago
- 中文情感分析模型,包含各种主流的情感词典、机器学习、深度学习、预训练模型方 法☆104Updated 5 years ago
- 基于word2vec预训练词向量; textCNN 模型 ;charCNN 模型 ;Bi-LSTM模型;Bi-LSTM + Attention 模型 ;Transformer 模型 ;ELMo 预训练模型 ;BERT 预训练模型的文本分类项目☆121Updated 4 years ago
- 基于预训练模型(BERT,BERT-wwm)的文本分类模板,CCF BDCI新闻情感分析A榜4/2735。☆268Updated 4 years ago
- 用LSTM进行文本的情感分析☆189Updated 5 years ago
- 毕业论文代码 + 评论文本数据获取+数据清洗+文本数据向量化+将数据放进分类器(KNN+Naive Bayes+SVM)中训练+结果评估☆51Updated 3 years ago
- 用MLP、TextCNN、RNN、LSTM、GRU、Attention、RCNN、BERT做文本分类、情感分析,对比各模型于温泉旅游评论垂类语料下在情感分类任务上的表现☆95Updated 4 years ago
- 基于CNN的新浪新闻文本分类☆11Updated 5 years ago
- 嵌入Word2vec词向量的RNN+ATTENTION中文文本分类☆151Updated 4 years ago
- 中文商品评论短文本分类器,可用于情感分析☆366Updated 3 years ago
- 多标签文本分类☆54Updated 6 years ago
- Sentiment Analysis-Pytorch(情感分析的Pytorch实现)☆65Updated 4 years ago
- 一个BERT+BiLSTM的情感分析 BaseLine☆24Updated 5 years ago
- 对舆情事件进行词云展示,对评论进行情感分析和观点抽取。情感分析基于lstm 的三分类,观点抽取基于AP 算法的聚类和MMR的抽取☆182Updated 6 years ago
- gensim-word2vec+svm文本情感分析☆104Updated 7 years ago
- Python实现中文文本关键词抽取,分别用了TF-IDF、LDA、RNN、LSTM和LR-SGD两类共五种方法,全网最全没有之一。☆61Updated 4 years ago
- 零基础入门NLP - 新闻文本分类 正式赛第一名方案☆235Updated 4 years ago
- SMP 2020年微博情感分类评测任务 第六名解决方案☆69Updated 2 years ago
- 自然语言处理中的基础任务,包含但不限于文本表示,文本分类,命名实体识别,关系抽取,文本生成,文本摘要等,基于tensorflow2或Pytorch,所有代码均经过测试,项目中也包含相关数据。☆142Updated 2 years ago
- 一个基本的多层lstm rnn模型,能实现中英文文本的二分类或多分类☆47Updated 6 years ago
- 基 于SVM的中文文本分类; python☆13Updated 6 years ago
- 京东评论情感分析模型,主要包括1、数据获取及探索性分析;2、文本预处理、文本分词、文本向量化、特征提取、☆80Updated 6 years ago
- 利用bert预训练的中文模型进行文本分类 数据集中文情感分析语料chnsenticorp☆338Updated 5 years ago
- 基于深度学习的中文评论情感分类和智能客服研究与实现。主要是酒店和书店的评论情感分析(二分类+九分类),可以判定积极 和消极,对于消极评论,还可以判断其具体类别,比如物流不好或者服务差等等。☆47Updated 5 years ago
- 一个基础且完整的细粒度情感分析(ABSA,Aspect based sentiment analysis)案例☆82Updated 5 years ago
- Lstm+Cnn 预训练词向量 文本分类☆103Updated 6 years ago